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UHMachineLearning:实现机器学习算法的Jupyter Notebooks的集合
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2021-02-14
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机器学习 实现以下机器学习算法的Jupyter Notebook集合:逻辑回归,支持向量机,决策树,随机森林,集成学习,聚类,降维和神经网络(包括简单的前馈网络和卷积神经网络)。 还包括基本Python编程,线性代数和TensorFlow的教程。
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UHMachineLearning-master.zip (98个子文件)
UHMachineLearning-master
Lab1
life_satisfaction_vs_gdp_per_capita.csv 814B
Lab_LinearAlgebra.ipynb 77KB
readme.md 86B
Lab5
classification_report.PNG 6KB
DecisionTrees_example.ipynb 62KB
iris 514B
tree.png 62KB
DecisionTrees_LabExercise.ipynb 271KB
errorcurve.png 15KB
errorcurve_realdata.png 19KB
readme.md 87B
iris.pdf 16KB
photo.png 1.64MB
Lab4
training_data.csv 196KB
SVM_Example2_Moon.ipynb 28KB
Valentine.jpg 177KB
Lab4_SVM_LabExercise.ipynb 469KB
SVM_Example1_FaceRecognition.ipynb 240KB
ClassificationReport.PNG 12KB
1_facies.PNG 47KB
faciesplot.py 5KB
readme.md 210B
Lab9
TF_LinearRegression.ipynb 90KB
TF_ComputationGraph.ipynb 19KB
TF_LogisticRegression.ipynb 172KB
readme.md 53B
TF_DNN_example.ipynb 80KB
Lab7
GBlearning2.png 185KB
readme 35B
EnsembleLearning_LabExercise.ipynb 38KB
DecisionBoundary.PNG 924KB
GBlearning.PNG 294KB
Learning_Rate.png 768KB
photo.png 794KB
Lab6
RandomForest_example.ipynb 133KB
ClassificationReport.PNG 6KB
RandomForest_LabExercise.ipynb 21KB
FeatureImportance.png 9KB
errorcurves_25_ExtraTrees.png 20KB
readme.md 67B
errorcurves_25.png 20KB
photo.png 1.86MB
Lab2
Lab2_ConvergeCurveSGD.png 16KB
Lab2_GradientDescent.ipynb 73KB
Lab2_SearchPathBGD.png 13KB
readme.md 88B
Lab2_SearchPathBGDSGD.png 17KB
Lab2_ConvergeCurveBGD.png 11KB
Lab3
Lab3_LogisticRegression_example.ipynb 115KB
iris.png 2.17MB
Lab3_LogisticRegression_LabExercise.ipynb 21KB
TA_AK.png 5.3MB
readme.md 191B
photo.png 1.64MB
mnist-original.mat 52.87MB
Lab11
YMagneticDataMaps.npy 32KB
poto.png 3.27MB
Week11_Keras_CNN_lab.ipynb 58KB
Week11_Keras_example_CNNs.ipynb 82KB
Week11_Keras_example_FeedforwardNN.ipynb 39KB
InclinationDictionary.npy 3KB
readme.md 57B
LICENSE 1KB
Traces_qc.mat 62.17MB
Lab12
Copy_of_01_Seismic_Fault_Classification_DeepLearning_Synthetic.ipynb 1.09MB
readme.md 118B
README.md 428B
Lab8
well_trajectory.csv 8KB
XRF_dataset.csv 34KB
KMeans_exercise.ipynb 1.95MB
KMeans_Example.ipynb 156KB
PCA_example.ipynb 96KB
readme.md 87B
Hall.PNG 249KB
Lab10
TF_LabExercise.ipynb 21KB
readme.md 79B
photo.png 1.64MB
TF_DNN_example.ipynb 80KB
Lab0
1_Introduction to Jupyter Notebook.ipynb 19KB
2_Introduction to basic Python programming.ipynb 23KB
readme.md 120B
LectureNotes
Week2_Lecture_Optimization.pdf 1.14MB
Week5_SVM.pdf 1.57MB
Week13_NN_PartI.pdf 2.21MB
Week13_NN_PartII.pdf 1011KB
Week14_CNN.pdf 1.31MB
Week3_Concepts.pdf 2.59MB
Week11_UnsupervisedLearning.pdf 1.31MB
Week8_EnsembleLearning.pdf 2.37MB
Week1_lecture2_LineAlgebra.pdf 828KB
Week6_DecisionTrees.pdf 1.17MB
Week2_lab_AzureJupyter.pdf 574KB
Week4_Lecture_LogisticRegression.pdf 1.88MB
Week1_lecture1_Introduction.pdf 3.31MB
Week7_RandomForests.pdf 1022KB
Week12_TensorFlow.pdf 879KB
Week10_Review.pdf 3.6MB
readme.md 104B
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